Резюме machine learning‑инженера:
шаблон и пример

Пример резюме machine learning‑инженера: два варианта (junior/опытный) — стек, метрики, деплой и мониторинг. Актуально на 2026 год.

Открыть конструктор Смотреть примеры
Примеры резюме: Machine Learning-инженер
  • Проверено ATS
  • Одобрено HR
  • IT и Digital
  • 2 варианта
  • Word и PDF

Machine learning‑инженер отвечает за внедрение моделей в продукт: данные → обучение → оценка → деплой → мониторинг. В резюме важны стек (Python, ML/DL, SQL), продакшн‑практики (MLflow/CI/CD), метрики и примеры влияния на продукт.

Ниже — два образца резюме: junior и опытный ML‑инженер. Выберите вариант и скачайте в Word или PDF.

Примеры резюме machine learning‑инженера

Два варианта: junior (пайплайны, эксперименты, базовый деплой) и опытный ML‑инженер (production, latency, мониторинг, A/B).

Для начинающих
Условный портрет для примера резюме: молодой специалист, мужчина

Киселёв Максим Андреевич

Machine Learning-инженер

Зарплата: от 3500 BYN

  • Место проживания: Минск
  • Почта: m.kiselev@example.com
  • Телефон: +375 29 000-00-00
  • GitHub: github.com/example
  • LinkedIn: linkedin.com/in/username
  • Дата рождения: 14.04.2002
  • Пол: Мужской
  • Гражданство: РБ
  • Разрешение на работу: РБ

О себе

Junior ML‑инженер: строю пайплайны подготовки данных (Python/SQL), обучаю модели (sklearn/база DL), считаю метрики и оформляю эксперименты. Умею сделать простую доставку модели в API (база) и написать мониторинг качества (база). Есть 2–3 проекта на GitHub.

Опыт работы

Стажировка / учебный проект 2025 — 2026

  • Сбор и очистка датасета, фичи (база), разбиение, контроль утечек
  • Обучение и оценка модели, подбор метрик под задачу, проверка качества на срезах (база)
  • Деплой (база): FastAPI‑сервис, Docker, простой healthcheck и логирование

Образование

Основное

БГУ, факультет прикладной математики и информатики, специальность «Прикладная математика», 2024.

Курсы и сертификаты

Курс по ML и продакшн‑пайплайнам (база) — 2025.

Тренинги

Практикум по MLflow/экспериментам (база) — 2025.

Навыки

Python SQL scikit‑learn ML метрики и валидация FastAPI (база) Docker (база) классификация accuracy

Языки

  • Русский — Родной / Native
Для опытных
Условный портрет для примера резюме: опытный специалист, женщина

Андреева Полина Олеговна

Senior Machine Learning-инженер

Зарплата: от 8000 BYN

  • Место проживания: Минск
  • Почта: p.andreeva@example.com
  • Телефон: +375 44 000-00-00
  • LinkedIn: linkedin.com/in/username
  • Дата рождения: 18.06.1990
  • Пол: Женский
  • Гражданство: РБ
  • Разрешение на работу: РБ, ЕАЭС

О себе

ML‑инженер 8+ лет: end‑to‑end внедрение моделей (обучение → деплой → мониторинг), оптимизация latency и стабильности, эксперименты/A‑B (база), контроль data/label drift. Настраивала MLOps‑контур (MLflow/CI/CD — по месту), договаривалась с продуктом о метриках и критериях успеха.

Опыт работы

Продуктовая IT‑компания 2020 — н.в.

  • Внедрение моделей в прод: сервисы, версионирование, мониторинг качества и инциденты
  • Оптимизация inference: latency, батчинг, контроль ресурсов и деградаций
  • Эксперименты: постановка метрик, запуск A/B, интерпретация результатов с продуктом

ООО «Дата Лаб» 2015 — 2020

  • Обучение и валидация моделей классификации, пайплайны на Python
  • Подготовка фич и датасетов, воспроизводимые эксперименты
  • Выкладка моделей как REST-сервисов, базовый мониторинг дрифта

Образование

Основное

БГУ, факультет прикладной математики и информатики, специальность «Прикладная математика», 2012.

Курсы и сертификаты

Курс по MLOps и мониторингу моделей — 2023.

Тренинги

Практика по оптимизации inference и наблюдаемости — 2024.

Навыки

MLOps (MLflow/эксперименты) Production деплой и мониторинг Метрики качества и бизнес‑критерии Оптимизация latency Python/SQL Коммуникация с продуктом pandas регрессия precision/recall FastAPI

Языки

  • Русский — Родной / Native

Оцените конструктор

Насколько публикация полезна?

Нажмите на звезду, чтобы оценить!

Средняя оценка 0 / 5. Количество оценок: 0

Оценок пока нет. Поставьте оценку первым.

Валерий Кичкаев

Валерий Кичкаев

Главный редактор Praca.by

Слово эксперта

Форматы экспорта (Word/PDF), кодировка и логичная структура разделов приведены в соответствие с тем, как рекрутеры и ATS-системы обычно читают резюме: без «шумных» украшений, с акцентом на читаемость и совместимость. Шаблон разработан совместно с HR-специалистами — структура и формат соответствуют тому, что читают рекрутеры и ATS-системы. «Помните: автоматический отбор начинается с того, что система вообще может извлечь текст и увидеть роли, даты и навыки. Если хотите разобраться глубже — в статье ниже я собрал практику по ATS и типичным ошибкам».

Читать статью об ATS

Часто задаваемые вопросы

Стек + 2–4 проекта с метриками и тем, как вы довели модель до продакшна (деплой/мониторинг).

Те, что подходят задаче: precision/recall/F1, ROC‑AUC, MAE/RMSE, latency, % ошибок, дрейф (если есть).

Да: MLflow/Weights&Biases, Docker, CI/CD, мониторинг. Если уровень базовый — пишите «начальный уровень».

Пайплайн данных, эксперименты, валидация, API‑сервис и репозиторий проектов.

Опишите задачу, метрики, ограничения, вклад и результат без названий клиентов/датасетов.

Да, если есть ссылки на GitHub/портфолио. В резюме оставьте главное и метрики.